CN103425689A - 点云拼接系统及方法 - Google Patents

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Abstract

一种点云拼接方法，包括：输入多块待测点云数据；解析出每块待测点云数据中所有标志点的点云数据，分别将每个标志点的点云数据拟合成一个椭圆；选择一块点云，将该块点云中所有标志点的集合作为基准点集，剩下的每块点云上所有标志点的集合各作为一个移动点集，利用点云对齐方法将一个移动点集与所述标准点集进行对齐，得到该移动点集与标准点集对齐的旋转矩阵；及利用所述旋转矩阵及用户设置的对齐精度，将所述移动点集所在的点云和基准点集所在的点云进行对齐，以完成所述移动点集所在的点云和基准点集所在的点云的拼接。利用本发明，可以精确拼接多块点云数据。

Description

点云拼接系统及方法
技术领域
本发明涉及一种点云处理系统及方法，尤其涉及一种点云拼接系统及方法。
背景技术
在产品的三维扫描测量领域中，多笔扫描数据的自动拼接方式，一直以来都是该领域的主要研究方向之一。传统的多笔扫描数据拼接方式多采用装夹治具，利用多个标准球实现自动拼接。但扫描装夹治具的通用性不高，加工要求及其严格，同时对标准球的精度要求很高。导致扫描装夹治具的研发和制造成本较高。传统扫描数据拼接方式存在以下主要缺陷：由于扫描产品的形状各异，导致扫描装夹治具的通用性较低；标准球的精度要求严格，采购成本较高；每种产品需要开发专用的扫描治具，导致扫描装夹治具开发成本较高；市面上现有的多块点云扫描数据拼接算法，不能达到很快的速度及精度。
发明内容
鉴于以上内容，有必要提供一种点云拼接方法，可以对多块点云进行拼接。
一种点云拼接方法，该方法包括步骤：输入步骤，输入多块待测点云数据；解析步骤，解析出每块待测点云数据中所有标志点的点云数据，分别将每个标志点的点云数据拟合成一个椭圆；对齐步骤，选择一块点云，将该块点云中所有标志点的集合作为基准点集，剩下的每块点云上所有标志点的集合各作为一个移动点集，利用点云对齐方法将一个移动点集与所述标准点集进行对齐，得到该移动点集与标准点集对齐的旋转矩阵；及拼接步骤，利用所述旋转矩阵及用户设置的对齐精度，将所述移动点集所在的点云和基准点集所在的点云进行对齐，以完成所述移动点集所在的点云和基准点集所在的点云的拼接。
相较于现有技术，所述点云拼接方法，可以将多比点云数据，根据点云上的特征，进行拼接，使得分散的点云数据成为整块点云。
附图说明
图1是本发明点云拼接方法较佳实施例的硬件架构图。
图2是本发明点云拼接方法较佳实施例的作业流程图。
图3是图1中步骤S21的细化流程图。
图4是图2中步骤S210的细化流程图。
主要元件符号说明
  计算机   1
  扫描器   2
  点云拼接系统   10
  输入模块   100
  解析模块   101
  选择模块   102
  第一对齐模块   103
  第二对齐模块   104
  判断模块   105
如下具体实施方式将结合上述附图进一步说明本发明。
具体实施方式
如图1所示，是本发明点云拼接方法较佳实施例的硬件架构图。计算机1连接扫描器2，该扫描器2用于对计算机1所获取的点云数据进行扫描，获取点云数据中每个像素点的像素灰度值。所述计算机1还运行了一个点云拼接系统10，该点云拼接系统10用于对多块点云数据拼接成一块完整的点云。所述点云拼接系统10包括输入模块100、解析模块101、选择模块102、第一对齐模块103、第二对齐模块104及判断模块105。所述模块是具有特定功能的软件程序段，该软件存储于计算机可读存储介质或其它存储设备中，可被计算机或其它包含处理器的计算装置执行，从而完成对多块点云数据进行拼接的作业流程。上述模块具体作业流程如以下流程图2-图4中所述。
如图2所示，是本发明点云拼接方法较佳实施例的作业流程图。
步骤S20，输入模块100输入多块待测点云数据。
步骤S21，解析模块101解析出每块待测点云数据中所有标志点的点云数据，将每个标志点的点云数据各拟合成一个椭圆，修剪该拟合的椭圆，并分别将每块点云上修剪后的所有椭圆对应的点云数据集合存储到一个数组中，例如；将某块点云上所有椭圆对应的点云数据集合存储到数组P0中，将另一块点云上所有椭圆对应的点云数据集合存储到数组P1中，以此类推，得到P0~Pn个数组。
步骤S22，选择模块102选择一块点云，将该块点云中所有标志点的集合作为基准点集，剩下的每块点云上所有标志点的集合各作为一个移动点集。
步骤S23，第一对齐模块103利用点云对齐方法将一个移动点集与所述标准点集进行对齐，得到该移动点集与标准点集对齐的旋转矩阵。
步骤S24，第二对齐模块104利用所述旋转矩阵及用户设置的对齐精度，完成所述移动点集所在的点云和基准点集所在的点云之间的对齐。
步骤S25，判断模块105判断是否所有移动点集所在的点云都完成了与所述基准点集所在的点云之间的对齐。若存在移动点集所在的点云没有与基准点集所在的点云之间的对齐，则重复步骤S23-S25，以完成所有点云与基准点集所在的点云之间的对齐，达到了点云之间的拼接。若所有移动点集所在的点云都完成了与基准点集所在的点云之间的对齐，则结束流程。
如图3所示，是图2中步骤S21的细化流程图。
步骤S210，将一块点云进行边缘检测，得到该点云上的多个封闭轮廓。
步骤S211，利用数学法则，如最小二乘法，将每个封闭轮廓拟合成椭圆，并得到每个椭圆的中心坐标值和半径值。
步骤S212，将所拟合的每个椭圆的半径值和标准椭圆的半径值进行对比，判断所拟合的每个椭圆的半径值与标准椭圆半径值的差值是否在允许误差范围内。若存在拟合的椭圆与标准椭圆的半径差值不在允许误差范围内，则执行步骤S213。若拟合的椭圆与标准椭圆的半径差值在允许误差范围内，则执行步骤S214。
步骤S213，删除所述半径差值不在误差范围内所对应的椭圆，将剩下的椭圆的数据存储到所述点云对应的数组中。
步骤S214，重复步骤S210~S212，直到将所有点云中处理后的椭圆的数据都存储至对应的数组中，结束流程。
如图4所示，是图3中步骤S210的细化流程图，下面流程描述中以扫描得到一个封闭轮廓为例进行说明该步骤S210。
步骤S2100，扫描器2按照设置的间隔在设定的方向上扫描一块点云上的像素点，得到每个扫描到的像素点的像素灰度值。所述设置的间隔可以为1个像素点或多个像素点，间隔设置的越小精度越高。所述设定的方向可以为从左向右、从右向左、从上向下、或从下向上。
步骤S2101，计算上述扫描的每两个相邻像素点的像素灰度值的差值。
步骤S2102，判断是否存在相邻像素点的像素灰度值的差值在预设的范围内。本较佳实施例中，该预设的范围为大于125。若存在相邻像素点的像素灰度值的差值在预设的范围内，则执行步骤S2103。若相邻像素点的像素灰度值的差值都不在预设的范围内，则结束流程。
步骤S2103，将所述相邻像素点中较大像素灰度值对应的像素点存储至一个存储结构中，本实施例中，该存储结构为队列或数组。
步骤S2104，在所述存储结构中读取一个像素点作为第一像素点，根据包围盒原理在所述存储结构中查找距离所述第一像素点最近的像素点，并读取该最近的像素点作为第二像素点。所述读取所述像素点可以按照存储结构的读取数据的顺序，或者按照用户的需求进行读取。
步骤S2105，判断所述第一像素点和第二像素点之间的距离是否小于用户设置的阀值。若所述第一像素点和第二像素点之间的距离小于用户设置的阀值，则执行步骤S2107。若所述第一像素点和第二像素点之间的距离不小于用户设置的阀值，则执行步骤S2106，在所述存储结构中读取下一个像素点作为第一像素点，查找距离该第一像素点距离最近像素点，读取该查找到的距离最近像素点作为第二像素点，并执行步骤S2105。
步骤S2107，判断所述存储结构中是否还存在没有读取的像素点。若所述存储结构中存在没有读取的像素点，则执行步骤S2108。若所述存储结构中不存在没有读取的像素点，则执行步骤S2109。
步骤S2108，以所述第二像素点作为新的第一像素点，在所述存储结构中，从除去上述第一像素点后剩下的像素点中查找距离该新的第一像素点最近的像素点，并读取该查找到的最近的像素点作为新的第二像素点，返回步骤S2105。
步骤S2109，将所述第一像素点和第二像素点存储至一个队列中，该队列中的所有像素点组成一个封闭轮廓。
最后所应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围。

Claims (5)

1.一种点云拼接方法，其特征在于，该方法包括步骤：
输入步骤，输入多块待测点云数据；
解析步骤，解析出每块待测点云数据中所有标志点的点云数据，分别将每个标志点的点云数据拟合成一个椭圆；
对齐步骤，选择一块点云，将该块点云中所有标志点的集合作为基准点集，剩下的每块点云上所有标志点的集合各作为一个移动点集，利用点云对齐方法将一个移动点集与所述标准点集进行对齐，得到该移动点集与标准点集对齐的旋转矩阵；及
拼接步骤，利用所述旋转矩阵及用户设置的对齐精度，将所述移动点集所在的点云和基准点集所在的点云进行对齐，以完成所述移动点集所在的点云和基准点集所在的点云的拼接。
2.如权利要求1所述的点云拼接方法，其特征在于，所述解析步骤还包括：
修剪所述拟合的椭圆，并分别将每块点云上修剪后的所有椭圆数据的集合存储到一个数组中。
3.如权利要求1所述的点云拼接方法，其特征在于，所述解析步骤还包括：
检测步骤，将一块点云进行边缘检测，得到该点云上的多个封闭轮廓；
拟合步骤，利用数学法则对每个封闭轮廓拟合成椭圆，得到每个椭圆的中心坐标值和半径值；
第一存储步骤，将所拟合的每个椭圆的半径值和标准椭圆的半径值进行对比，若存在拟合的椭圆与标准椭圆的半径差值不在允许误差范围内，则删除所述半径差值不在误差范围内所对应的椭圆，将剩下的椭圆的数据存储到所述点云对应的数组中；及
若拟合的椭圆与标准椭圆的半径差值在允许误差范围内，则重复检测步骤至第一存储步骤，直到将所有点云中处理后的椭圆的数据都存储至对应的数组中，结束流程。
4.如权利要求3所述的点云拼接方法，其特征在于，所述数学法则为最小二乘法。
5.如权利要求3所述的点云拼接方法，其特征在于，所述检测步骤还包括：
扫描步骤，扫描器按照设置的间隔在设定的方向上扫描一块点云上的像素点，得到每个扫描到的像素点的像素灰度值；
计算步骤，计算上述扫描的每两个相邻像素点的像素灰度值的差值；
第二存储步骤，若存在相邻像素点的像素灰度值的差值在预设的范围内，则将所述相邻像素点中的较大像素灰度值对应的像素点存储至一个存储结构中；
第一读取步骤，在所述存储结构中读取一个像素点作为第一像素点，根据包围盒原理在所述存储结构中查找距离所述第一像素点最近的像素点，并读取该最近的像素点作为第二像素点；
第一判断步骤，判断所述第一像素点和第二像素点之间的距离是否小于用户设置的阀值，若所述第一像素点和第二像素点之间的距离小于用户设置的阀值，则执行第二判断步骤，若所述第一像素点和第二像素点之间的距离不小于用户设置的阀值，则在所述存储结构中读取下一个像素点作为第一像素点，查找距离该第一像素点距离最近像素点，并读取该查找到的像素点作为第二像素点，重复执行该第一判断步骤；
第二判断步骤，判断所述存储结构中是否还存在没有读取的像素点，若所述存储结构中存在没有读取的像素点，则执行第二读取步骤，若所述存储结构中不存在没有读取的像素点，则执行第三存储步骤；
第二读取步骤，以所述第二像素点作为新的第一像素点，在所述存储结构中除去上述第一像素点以外剩下的像素点中查找距离该新的第一像素点最近的像素点，并读取该查找到的像素点作为新的第二像素点，并执行第一判断步骤；及
第三存储步骤，将所述第一像素点和第二像素点存储至队列中，该队列中的所有像素点组成一个封闭轮廓。
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